智能化环境中基于学习分析的学习行为优化研究
学习环境的智能化已成为主流趋势,如何合理运用学习分析技术挖掘并分析其中的学生学习行为数据,优化学生学习行为、激发其学习主动性,是在线教育领域值得关注的课题.为此,基于对学习行为文献的分析,从数据采集与存储、行为分析、反馈与提醒、智能化行为优化、智能引擎等五个方面,构建了学习行为优化模型,并将模型运用于湖南S大学《信息技术与课程整合》课程的智慧教学实践中,依托智慧教学平台获取并分析学生学习行为数据,再针对具体情景采取合理的学习行为优化措施.研究结果表明,经过这一优化,不仅有效提升了学生认知维度的学习成绩、强化了互动维度的学习互动;而且提高了时效维度的学习任务完成率、强化了参与维度的学习积极性和参与性.
学习行为优化、学习分析、智慧学习、智能化学习环境、优化模型
38
G434(电化教育)
本文系湖南省自科基金面上项目"资源众筹:基于网络学习空间的数字教育资源供给与管理创新研究";湖南省社科基金一般项目"网络学习空间促进学生学习方式升迁的机制与策略研究";湖南省普通高等学校教学改革项目"追求卓越:'互联网+'背景下师范生信息化能力发展的策略与机制研究"
2020-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
69-79
